ปัจจุบันเริ่มมีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้เป็นผู้ช่วยบุคลากรทางการแพทย์อย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะการวินิจฉัยรอยโรคจากภาพถ่ายทางการแพทย์ เพราะ AI มีศักยภาพในการประมวลผลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลภาพหรือ visual computing ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้ช่วยแบ่งเบาภาระงานด้านการคัดกรองโรคเบื้องต้นได้เป็นอย่างดี

ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ร่วมกับกรมการแพทย์ และคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ก่อตั้ง Medical AI Consortium หรือภาคีเครือข่ายปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์ อันประกอบด้วยหน่วยงาน
และบุคลากรด้านการแพทย์และการวิจัย เช่น กรมการแพทย์ โรงเรียนแพทย์ มหาวิทยาลัย สถาบันวิจัยชั้นนำในประเทศไทย เพื่อดำเนินการรวบรวมและจัดทำฐานข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์คุณภาพสูงของประเทศไทย เพื่อสนับสนุนการทำวิจัยและผลิตระบบบริการ AI คัดกรองโรค สำหรับแบ่งเบาภาระงานให้แก่บุคลากรทางการแพทย์ นำไปสู่การเพิ่มโอกาสให้ประชาชนไทยได้เข้าถึงการรักษาที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้นในอนาคต ทั้งนี้ในการดำเนินงานภาคีเครือข่ายฯ (2566-2569) ได้รับทุนสนับสนุนจากหน่วยบริหารและจัดการทุนด้านการพัฒนากำลังคนและทุนด้านการพัฒนาสถาบันอุดมศึกษาการวิจัยและการสร้างนวัตกรรม (บพค.)

ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. เปิดเผยว่า การพัฒนา Medical AI Data Platform แพลตฟอร์มกลางที่รวบรวมเทคโนโลยีสำหรับสนับสนุนการดำเนินงานของภาคีเครือข่ายฯ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และรวดเร็วนั้น ภายในแพลตฟอร์มประกอบด้วย 3 เทคโนโลยีหลัก 1.คือเทคโนโลยีสำหรับจัดเก็บและเผยแพร่ภาพถ่ายทางการแพทย์จากทั่วประเทศ 2.คือเทคโนโลยีกำกับข้อมูลภาพถ่ายให้อยู่ในรูปแบบพร้อมใช้ผลิตโมเดล AI และ 3.คือเทคโนโลยีสำหรับผลิตโมเดล AIในรูปแบบใช้งานง่าย เพื่อลดการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง ลดเวลา และค่าใช้จ่ายในการผลิต

“ในส่วนแรก เทคโนโลยีหลักที่เนคเทคพัฒนาต่อยอดจากเทคโนโลยีเดิมให้เหมาะสมกับการจัดเก็บภาพถ่ายทางการแพทย์มากยิ่งขึ้น คือ Open-D เทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูลที่มีฟังก์ชั่นกำหนดระดับการเผยแพร่ข้อมูลสู่สาธารณะ หรือแบ่งปันเฉพาะกลุ่ม สำหรับใช้จัดเก็บและแบ่งปันภาพถ่ายเพื่อประโยชน์ด้านการวิจัยร่วมกัน ส่วนที่สอง เทคโนโลยีสำหรับกำกับข้อมูล ภาพถ่าย เพื่อใช้ในการเทรนโมเดล AI เทคโนโลยีหลักที่นำมาให้บริการคือ RadiiView ที่รองรับไฟล์ภาพได้หลากหลายประเภท ทั้งภาพถ่ายทั่วไป ฟิล์มเอกซ์เรย์ และภาพสแกน 3 มิติโดยมีฟังก์ชั่นสำหรับการกำกับข้อมูลภาพที่ช่วยเตรียมข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในการผลิตโมเดล AI ต่อไป และ ส่วนสุดท้าย เทคโนโลยีสำหรับอำนวยความสะดวกด้านการผลิตโมเดล AI คือ NomadML เว็บแอปพลิเคชั่นสำหรับผลิตโมเดล AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เพียงนำภาพที่ผ่านการกำกับข้อมูลภาพเรียบร้อยแล้วเข้าสู่ระบบ แล้วเลือกฟังก์ชั่นการเทรนโมเดล AI ที่มีให้เลือกทั้งแบบกำหนดพารามิเตอร์เองหรือระบบกำหนดให้โดยอัตโนมัติ เพียงเท่านี้ก็จะได้โมเดล AI ช่วยคัดกรองโรคมาใช้งานแล้ว โดยแพทย์หรือผู้พัฒนาสามารถนำโมเดล AI ไปใช้งานได้ผ่าน National Medical AI Service Platform ที่เนคเทค สวทช. เป็นผู้พัฒนา ซึ่งจะเปิดให้บริการแก่บุคลากรทางการแพทย์ทั่วประเทศในอนาคตโดยกรมการแพทย์” ดร.ศวิต กล่าว

รองผู้อำนวยการ เนคเทค สวทช. กล่าวต่อไปว่า ปัจจุบันเนคเทค สวทช. พัฒนา Medical AI Data Platform เสร็จเรียบร้อยแล้ว โดยในปี 2567 ภาคีเครือข่ายฯ ได้รับความร่วมมือในการนำภาพถ่ายทางการแพทย์เข้าสู่ระบบมากกว่า 1 ล้านภาพ และตั้งเป้าหมายเพิ่มจำนวนภาพให้ได้มากถึง 3 ล้านภาพภายในเฟสแรกของการดำเนินงาน (2566-2569) ในปี 2568 นี้ นอกจากจะเป็นช่วงประชาสัมพันธ์เพื่อเชิญชวนผู้ที่เกี่ยวข้อง เช่น โรงเรียนแพทย์ มหาวิทยาลัย สถานพยาบาลต่างๆ บริษัทซอฟต์แวร์ รวมทั้งผู้พัฒนาจากทั่วประเทศไทยเข้าร่วมภาคีเครือข่ายฯ และใช้งานแพลตฟอร์มกลางของประเทศร่วมกันแล้ว ยังเป็นช่วงที่ภาคีเครือข่ายฯ เริ่มดำเนินงานกำกับข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์ที่ได้รับการสนับสนุนด้วย

“ผู้ดำเนินงานหลักด้านการกำกับข้อมูลภาพในช่วงเริ่มต้นจะเป็นบุคลากรจากคณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล ที่มีความเชี่ยวชาญทั้งศาสตร์ทางการแพทย์และการกำกับข้อมูลภาพสำหรับใช้เทรนโมเดล AI เพื่อให้ได้ต้นแบบการกำกับข้อมูลที่ได้มาตรฐาน ก่อนที่กรมการแพทย์จะขยายผลในการจัดสรรบุคลากรมาร่วมดำเนินงานกำกับข้อมูลที่จะมีจำนวนภาพเพิ่มเติมอีกหลายเท่าตัวในอนาคต ส่วนขั้นตอนการผลิตโมเดล AI เพื่อคัดกรองโรค สมาชิกภาคีเครือข่ายฯ และบุคคลทั่วไปจากภายนอก จะเริ่มดำเนินงานหลังจากภาพคุณภาพสูงที่ผ่านการกำกับข้อมูลเรียบร้อยแล้วมีจำนวนมากเพียงพอ โดยจำนวนภาพขั้นต่ำสำหรับเทรนโมเดล AI เพื่อคัดกรองแต่ละรอยโรค คือ 10,000 ภาพ ซึ่งระดับความแม่นยำจะขึ้นอยู่กับจำนวนภาพถ่ายคุณภาพสูงที่ผ่านการกำกับข้อมูลอย่างถูกต้อง รวมทั้งการมีส่วนร่วมของแพทย์นักวิจัย นักพัฒนา และผู้ใช้งานที่นำ AI ไปใช้งานจริงในการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ เพื่อให้นำข้อมูลที่ได้กลับมาใช้ปรับปรุงโมเดล AI ให้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นในอนาคต” ดร.ศวิต ระบุ

แม้ในเฟสแรกหรือภายในช่วงไตรมาสแรกของปี 2569 ทางภาคีเครือข่ายฯ อาจยังขาดความพร้อมที่จะผลิตโมเดล AI คุณภาพสูงเพื่อให้บริการแก่สาธารณะ เนื่องจากยังมีจำนวนภาพถ่ายทางการแพทย์คุณภาพสูงที่ผ่านการกำกับข้อมูลเสร็จเรียบร้อยแล้วไม่มากพอ และการพัฒนาโมเดล AI ให้มีความแม่นยำสูงในระดับที่เหมาะกับการเปิดให้บริการจำเป็นต้องอาศัยเวลาในการวิจัยและพัฒนา อย่างไรก็ตามภาคีเครือข่ายฯ มีแผนที่จะนำระบบบริการ AI ที่เนคเทค สวทช. และพันธมิตรพัฒนาจนพร้อมใช้งานแล้วและให้บริการแก่สาธารณะได้ มาเปิดให้บุคลากรทางการแพทย์ทั่วประเทศไทยได้เข้าใช้งานก่อนภายในการทำงานเฟสแรกนี้หรือภายในปี 2569 ผ่านทาง National Medical AI Service Platform

SCOOP.NAEWNA@HOTMAIL.COM